엣지 감지, 얼굴 인식, 손 제스처 인식, 이미지 분류, 객체 추적...

객체 추적의 이미지 예
객체 추적의 이미지 예(데이터셋 캡처)

인공지능(AI)의 가장 어려운 주제 중 하나는 컴퓨터 비전이다. 지난 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 응용 프로그램이 증가함에 따라 이러한 기술은 로봇 공학, 감시 및 헬스케어 를 포함한 여러 가지 새로운 영역에서 계속 사용되고 있다.

이에 본지에서는 초보자가 직접 사용할 수 있는 5가지 인기있는 컴퓨터 비전 프로젝트와 사용 가능한 오픈 소스 데이터 세트를 들어본다.

▶엣지 감지

에지 검출은 이미지 내에서 객체의 경계를 결정하기 위해 영상에서 엣지를 감지하는 이미지 처리 기술이다. 이 기술은 밝기의 불연속도를 감지하여 작동한다. 공통의 에지 검출 알고리즘으로는 캐니(Canny), 퍼지 논리법 등이 있다.

데이터 세트 : USC-SIPI 이미지 데이터베이스- 다운

▶얼굴 인식

얼굴 인식의 예
얼굴 인식의 예

이 프로젝트에서 모델의 목표는 비디오나 이미지에서 얼굴 특징을 매핑하여 인간의 얼굴을 탐지하는 것이다. 이러한 프로젝트에는 주요 구성 요소 분석(PCA)을 사용하여 데이터를 데이터베이스와 일치시키는 기능 매핑 등 여러 단계가 포함된다.

데이터 세트 : IMDB 위키 데이터 세트(연령 및 성별 라벨이 있는 500k+이상의 얼굴 이미지)- 다운

▶손 제스처 인식

손동작 인식은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 중요한 주제 중 하나이다. 이 프로젝트에는 몇 가지 작업을 수행해야 한다. 여기에는 배경에서 추출해야 할 손 부위가 포함되며, 이어 손바닥과 손가락을 분할하여 손가락 움직임을 감지한다. 손동작 인식의 적용은 가상현실 게임, 수화 등 여러 분야에서 적용이 가능하다.

데이터셋 캡처

데이터 세트: Microsoft Kinect 및 Leap Motion 데이터 세트- 다운

▶이미지 분류

이 프로젝트의 목적은 일련의 대상 클래스가 정의 된 이미지를 분류하는 것입니다. 모델이 레이블이 지정된 이미지를 사용하여 클래스를 식별하도록 훈련되는 일종이 지도학습이다.

데이터 세트 : CIFAR-10 데이터 세트- 다운

데이터셋 캡처

▶객체 추적

이 프로젝트 의 목적은 제한된 환경에서 물체 추적 시스템을 개발하는 것이다. 여기에는 배경에서 물체를 감지하고 물체의 위치를 ​​추적하는 것이 포함된다. 객체 추적은 예측과 수정의 두 부분으로 구성되며 시스템은 현재 상태를 기준으로 객체의 다음 상태를 예측하고 실제 상태를 기반으로 상태를 수정한다.

데이터 셋 : 추적 길이 및 프로스퍼 - TLP 데이터 세트- 다운

 

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